蘑菇車聯汪宇：車路云一體化自動駕駛的標準化發展路徑

今天要與大家分享的命題是車路云一體化自動駕駛的標準化發展路徑，相信大家都清楚，自動駕駛已經成為未來交通變革的重要方向，因為它匯聚了大數據、云計算、5G、高性能的智能半導體以及各種前沿科技，是整個汽車產業工業體系中的皇冠明珠，是最明確的發展方向。

(資料圖片僅供參考)

除了提升效率之外，最重要的是它能更好地提升出行安全。人在駕駛時，安全反應時間大概在0.3-0.7秒之間，平均約為0.5秒。但自動駕駛的決策可能僅為0.1秒，幾乎等同于蜜蜂揮動一次翅膀的時間。算法可以24小時不間斷地做出高質量、高速的決策，確保我們的安全。

在自動駕駛和單車智能方向上，我們在持續投入，基于長時間的積累取得了一定的成績。在去年12月份，蘑菇車聯已經在湖南衡陽實現了大規模自動駕駛無人化運營，包括RoboTaxi、RoboBus、巡邏車、清掃車等各種不同業態的車輛常態化運營。這就是我們在一個最典型的中國普通城市所做的大規模自動駕駛運營，包括開放的城市主干道上，在人車混雜且狹窄的路口。

大家通常想象的是，無人化運營只能放在封閉或半封閉區域，或者特定的非商業化非盈利性項目。這種印象可能與我們的發展路徑有所不同，我們在做的是復雜道路上的大規模商業運營。相信大家在觀看這個城市開放道路自動駕駛視頻后，腦海中的第一個問題是蘑菇車聯做了哪些正確的事情，使我們能夠達到預期效果。

我們需要回答的問題是，實現從示范區域到城市的開放道路，整個自動駕駛廠商面臨的最大挑戰是什么？抽象來說，就是解決司乘安全問題、業務效率和部署成本。首先，司乘安全是我們所有要進行無人化運營的首要保證因素。

經過我們的評估和測算，基于從全球到加州和美國的各方面數據，如果要以單車實現真正的無人化駕駛，意味著具備與人類相似的駕駛水平，這需要實現10萬公里以上的單次不間斷、無人化駕駛，即mpi要達到10萬公里以上。同時，我們所對應的odd場景需要全天時、全天候、全場景、全地域，達到10萬公里以上。

相信在座的專家都知道，在這個行業中，最好的水平應該能達到百公里級別或數百公里。顯然，它距離人類駕駛水平的差距仍然巨大，在當前階段較難保證司乘安全。

下一個是業務效率問題。我們這個行業中擁有非常多優秀的公司，在實現各種自動駕駛能力時，基礎原則一定是實現個體最優，即作為當前正在駕駛和賦能的車輛，要實現最優駕駛策略。

但從城市管理者或更高決策者的角度來看，個體最優并不意味著全局最優。在復雜的路口和繁忙狹窄的路段，搭載不同路權博弈策略的車輛聚集在一起，直行、左轉、超車、減速。當所有博弈策略匯聚在一起時，可能會造成擁堵，導致路權爭奪出現矛盾，結果是整體交通效率的下降。如何實現真正的整體效率上升，可能需要更宏觀的城市管理和決策者思考并解決問題。

最后一個問題是部署成本，這是大家經常探討的問題。單車成本居高不下，我們如何才能以較低的成本實現自動駕駛或高級輔助駕駛的大規模推廣？

我認為這三個問題并非沒有解決先例。自動駕駛或無人化大規模運營離我們很近，大家每天都在享受無人化運營。民航、高鐵甚至航運在絕大部分時候都是無人駕駛，乘坐飛機從四面八方到武漢，這些大型交通設備在絕大部分時候都是無人駕駛的，可能只是在飛機起落的瞬間需要人為接管。

除了交通工具個體擁有的自動駕駛和巡航能力之外，更重要的是通過系統化方式解決所有運行問題，如大量衛星塔臺、鐵軌上的應答器以及路側基站等。通過系統化輔助設備，幫助大型交通運輸設備實現無人化或無人操作運營。因此，系統化方案一定是解決無人駕駛或無人化大規模常態化運營的最優解決方案。在現實場景中，除了汽車領域之外的所有交通運行領域，都已經通過類似方式解決了這個問題。回過頭來看，我們的系統級方案，也就是車路云一體化方案，它能夠很好地助力我們規模化自動駕駛的落地。

蘑菇AI數字道路基站與自動駕駛出租車

因為它是一個全域信息的感知融合，能夠將車、路、云三端調動和協同起來，突破自動駕駛單車智能的瓶頸，并保證多重冗余和全局管控。它能大幅度提升自動駕駛的安全性、穩定性和可靠性。最重要的是，除了單車收益之外，它還能帶來整個社會的經濟效益。

蘑菇車聯產品負責人 汪宇

車路云一體化系統首先的一個優勢，是感知的全面性和多元數據融合能力。單車智能再厲害，也只能感知到距離車體附近的100-150米的信息，無法了解兩公里外發生的交通擁堵的原因，也無法知道什么時候交通擁堵才能疏解，也不知道事故再發生，更無法預知被大型障礙物遮擋后出現的“鬼探頭”風險，也無法知道在行駛路線上可能出現的路面凹陷地坑，甚至井蓋丟失等長尾事件。但所有這些信息顯然都可以被我們布設在路測的基站實時感知和捕捉到。經過將長視距的信息融合加工處理后，非常遠的距離便能將其灌入到自動駕駛車輛的控制運行系統中，實現更好的預測和前提的規劃控制。

第二個優勢是，車路云一體化系統擁有豐富的信息和全局決策可能性，處理及時性顯著提高。我們可以更好地預測全局路網和交通參與，對他們的駕駛行為進行更好的指引、決策方式和行為預測模型優化，提前實現行駛過程中各種預先處理動作，確保每次預測都有非常好的提前量，從而確保安全保障。更重要的是，我們提到的這個決策并非單點，而是同時給予當前行駛域內或行駛范圍內的所有車輛，實現實時交互，提高協作式通行。這樣可以更好地知道何時哪輛車應該執行、減速、擁堵規避以及安全應急動作等。

也就是說，我們所有的信息都是全局化的，而不再僅從單點發生。這樣更好地實現系統化的全局調度和風險規避。我相信車路云一體化并非是一個由蘑菇車聯或其他少數公司提出的技術方案。從十四五規劃、未來數字經濟規劃、指南等都能夠看到，車路云一體化顯然已是明確的國家政策方向。對于蘑菇車聯來說，我們將以更好的技術和產品幫助國家戰略更好地落地實現。

中國政府對車路一體化的支持和引領走在世界最前端，我們非常領先。基于這樣優秀的政策和引領，我們在技術和產品應用方面相對領先，在世界走得較快。在各種場景，如城市開放道路、高速園區、景區、礦山等方面均有落地。

而從整個市場層面看，L2級智能駕駛和高級輔助駕駛的滲透率已經超過30%，這個數字遠高于市面上的世界第二名，甚至是多個數量級的領先和差異。

僅憑一些好的技術或政策顯然不夠。蘑菇車聯花了很長時間打造車路云一體化標準產品包。它具備模塊化快速復制功能，不會受限于一時一地一城政策。理論上兼容所有不同城市、區域和場景的特點，能快速將標準化產品復制到不同城市、項目或區域，應對到不同業務場景。幫助大家提升效率，實現降本增效。

自動駕駛標準化產品包

這是我們整體產品矩陣的核心產品列舉，包括了我們路側的AI數字道路基站，以及數字底座、云控平臺等為核心的AI云平臺，還包括各型自動駕駛車輛、各種小型功能化車輛等。

這是我們的AI數字道路基站。通過部署這樣一款產品，能夠將路面上的所有關鍵交通信息數字化，并將所有數據化信息抽象處理后，放入車輛和整體AI云平臺和云系統中，實現系統化決策。

在這里，我想問大家一個問題，應該是兩個問題，大家可以思考一下。第一個問題是，未來5-10年，是否中國路面上的所有車輛都會變成L4級別的自動駕駛或無人駕駛車輛？

第二個問題是，未來5-10年，中國路面上的所有車輛是否都會變成智能網聯車輛？

不同人有不同看法，但很多人或大部分人可能對第一個問題內心有疑慮。可能會覺得5-10年內，我們很難實現100%的無人化或實現所有車輛都L4化。但未來5-10年，我們一定能實現100%的車輛智能網聯化，這毫無疑問。

蘑菇車聯AI數字道路基站

當AI數字道路基站經過一次建設就能100%覆蓋所有L0-L4的車輛后，部署效率和商業閉環問題已經迎刃而解。今天我們所要實現的系統化建設不僅僅是為L4車輛提供支持，更多的是為L0-L3的車輛賦能。

蘑菇車聯全球首款搭載“車路云一體化”系統的自動駕駛前裝量產巴士

第二個問題我們的產品序列是無人化智能終端。我們將所有自動駕駛車輛定義為無人化智能終端，有能支持大規模運營的RoboTaxi，有各式各樣的RoboBus、大型清掃車、巡邏車、零售車、物流配送車、機場牽引車等。在距離武漢非常近的花湖機場，也是全亞洲最大的貨運機場，我們的機場牽引車已經開始了測試化運營和項目落地。

基于我們剛才提到的，能為所有車輛進行自動駕駛賦能的功能，我們進行了高度抽象。我們還有一個中央控制單元產品“蘑菇汽車大腦”，集合了adcu預控制器和obu（車路協同車載單元）以及rtk高清定位單元等，是一個多域融合的中央控制單元。

理論上，只要具備線控底盤的車輛，部署了我們稱為蘑菇汽車大腦的標準產品，就能實現L4級別的自動駕駛能力。

當前大規模商業化落地項目中，絕大部分是政府或大型B端項目。除了個體自動駕駛無人化運營外，大家更關注的是整體決策，即全局效率。因此，我們還配備了大量AI云平臺系統，支撐整體管控和運營，調度所有無人化車輛進行各種業務操作的云控平臺，以及支持政府進行各種交通政策治理、模擬演練、演習和具體內容落地的交通大腦等，以及我們收集的整個城市的數據底座、支撐車輛運行的高精地圖等。

自動駕駛出租車在鬧市區中行駛

在所有產品應用之后，大家可以看到從去年12月份開始，我們在衡陽的實際狀態，是結合車輛和云控系統，形成一個廣視距的運行體系。它不僅僅是簡單的單車智能場景，而是我們時刻保持兩三公里以上級別的視距來進行系統級的車輛行駛決策和調度。

全球首款搭載“車路云一體化”系統的自動駕駛前裝量產巴士

基于車路云一體化系統，我們取得了一些成績。從去年到今年上半年，我們在全國從北到南的所有區域快速推進了很多項目。包括最初的示范區順義、北京副中心通州，以及現在向大家展示的衡陽，還有最南端的風景秀麗的大理，在各種城市開放道路、場景、園區、景區，都有不同的方式和規模的項目進行落地。目前，車路云一體化系統的建設里程已經超過1500公里，部署了超過1萬套以上的基站。

除了我們擁有數百輛真實運營的自動駕駛車輛外，更重要的是它真正賦能了超過200萬輛以上的智能網聯車輛。我們目前覆蓋的里程也是全球最大和最長規模的車路協同道路里程。從最近的項目來看，包括我們即將在成都舉辦的世界大學生運動會，也將由蘑菇車聯承擔整個大運村內的自動駕駛體驗服務。如果大家有機會去成都，也能體驗到我們的自動駕駛產品。

接下來與大家分享實際落地的一些小場景和我們需要克服的問題。在北京順義，我們最早開始實施項目，積累和錘煉了所有能力。大家可以看到，這是我們的系統在不同車路場景進行預先規劃控制系統的抽象場景。在獲得大量提前全局信息規劃和注入后，我們的車輛得到了很好的遠程提前控制。

蘑菇車聯自動駕駛出租車在衡陽夜市街頭

另外，我們剛才提到的衡陽，不僅實現了真實的落地化運營，整體大規模車隊和部署也已在衡陽區落地生根。我們還與衡陽市政府共同建設了一個智能運營中心，包含所有車隊、測試場標定和智能化管控平臺。完善地搭建了真實城市所需要的無人化車輛運營和出行場景。

大理景區中的自動駕駛巴士

大理可以說是中國最美好的景區和最漂亮的景色之一，蒼山洱海間的無人化接待、駕駛和環游車輛都由蘑菇車聯提供。大家可以看到，各種功能不同的車輛會在整個環繞洱海的廊道上來回穿梭，承擔所有乘客和游客的無人化駕駛和運營業務。除了載人外，我們還進行了清掃工作。以及無人化零售等大量服務，都會有各種類型的蘑菇車聯各型車輛進行落地和實施。

也就是說，我們不僅局限于當前的出行業務，更多地保證了在整個區域內，但凡有可能使用無人化車輛進行集體運營，都可以提供相對應的車輛能力。同時，由于我們是一個車路一體化系統工程，實際上可以非常開放地與大家分享。由于路和云基礎設施的布設，不僅是蘑菇車聯的自動駕駛車輛可以在相應區域進行運營，只要是具備自動駕駛能力，或具備智能網聯屬性的車輛，蘑菇車聯都可以將基于路、云的數據提供到車輛上，從而更好地幫助其他第三方車輛和社會運行車輛，提升他們的智能駕駛、無人化駕駛或高級輔助駕駛水平。